10.13422/j.cnki.syfjx.20201152
基于深度学习算法的川贝母、山楂及半夏饮片的智能鉴别
目的:利用人工智能和机器视觉技术,提出一种检测与评价中药材的新方法.方法:以川贝母、山楂及半夏饮片为研究对象,通过机器视觉采集图片大数据,建立图像数据库;通过对中药外在性状特征的智能分析,以深度学习为手段,研究建立深度卷积神经网络模型来实现定位检测、品种识别等功能,以显著提高中药快速鉴别的准确率.结果:测试的11种饮片(生山楂、炒山楂、焦山楂、山楂炭、松贝、青贝、炉贝、生半夏、姜半夏、法半夏、清半夏)图像品种分类准确度可达99％以上,具体类别的平均识别准确度可达到97％以上.结论:通过深度学习算法实现的中药饮片智能鉴别技术具有简洁、快速、精度高、可批量化检测的优点,可为中药质量检测与评价提供技术支持,并丰富了中药品质评价的研究思路.
川贝母、半夏、山楂、饮片、图像识别、深度学习、卷积神经网络
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R22;R28;R9;TP18(中医基础理论)
四川省中医药管理局科学技术研究专项项目;四川省科技厅项目
2020-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
195-201
